package com.atguigu.boot_redis03.Service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.atguigu.boot_redis03.Service.CategoryService;
import com.atguigu.boot_redis03.dao.CategoryDao;
import com.atguigu.boot_redis03.entity.CategoryEntity;
import com.atguigu.boot_redis03.vo.Catelog2Vo;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.atguigu.common.utils.PageUtils;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redission;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        return null;
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        // 1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        // 2、组装成父子的树形结构
        List<CategoryEntity> levelList = entities.stream().filter(categoryEntity -> {
            // parentCid ==0 为父目录
            return categoryEntity.getParentCid() == 0;
        }).map(menu -> {
            // 设置二三级分类
            menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            //  排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return levelList;
    }

    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        // 封装数据
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);
        // 反转
        Collections.reverse(parentPath);
        //转成    Long[] 数组返回
        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 查询一级分类
     * @return
     */
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevelCategorys() {
        long l = System.currentTimeMillis();
        List<CategoryEntity> categoryEntityList = this.list(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        System.out.println("消耗时间:" + (System.currentTimeMillis() - l));
        return categoryEntityList;
    }

    /**
     * 级联更新所有的关联数据
     * @CacheEvict 失效模式
     * 1、同时进行多种缓存操作 @Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = {"category"},allEntries = true)
     * 3、存储同一类型的数据，都可以指定成同一分区，分区名默认就是缓存的前缀
     * @Caching(evict = {
     *             @CacheEvict(value = {"category"},key = "'getLevel1Categorys'"),
     *             @CacheEvict(value = {"category"},key = "'getCatelogJson'")
     *     })
     *     @CacheEvict(value = {"category"},allEntries = true)
     */

    /**
     * 1、每一个需要缓存的数据我们都需要指定放到那个名字的缓存【缓存分区的划分【按照业务类型划分】】
     * 2、@Cacheable({"category"})
     *      代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不调用
     *      如果缓存中没有，调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 3、默认行为:
     *      1、如果缓存中有，方法不用调用
     *      2、key默自动生成，缓存的名字:SimpleKey[](自动生成的key值)
     *      3、缓存中value的值，默认使用jdk序列化，将序列化后的数据存到redis
     *      3、默认的过期时间，-1
     *
     *    自定义操作
     *      1、指定缓存使用的key     key属性指定，接收一个SpEl
     *      2、指定缓存数据的存活时间  配置文件中修改ttl
     *      3、将数据保存为json格式
     * 4、Spring-Cache的不足：
     *      1、读模式：
     *          缓存穿透:查询一个null数据，解决 缓存空数据：ache-null-values=true
     *          缓存击穿:大量并发进来同时查询一个正好过期的数据，解决:加锁 ？ 默认是无加锁
     *          缓存雪崩:大量的key同时过期，解决：加上随机时间，Spring-cache-redis-time-to-live
     *       2、写模式：（缓存与数据库库不一致）
     *          1、读写加锁
     *          2、引入canal，感知到MySQL的更新去更新数据库
     *          3、读多写多，直接去数据库查询就行
     *
     *    总结：
     *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据）完全可以使用 SpringCache 写模式（只要缓存数据有过期时间就足够了）
     *
     *    特殊数据：特殊设计
     *      原理：
     *          CacheManager(RedisManager) -> Cache(RedisCache) ->Cache负责缓存的读写
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        long l = System.currentTimeMillis();
        // parent_cid为0则是一级目录
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        System.out.println("耗费时间：" + (System.currentTimeMillis() - l));
        return categoryEntities;
    }

    /**
     * 查询分类数据
     *  @Cacheable
     *      value :别名
     *      key：用户计算存入redis的名字
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson(){
        System.out.println("查询了数据库....");
        List<CategoryEntity> levelCategorys = baseMapper.selectList(null);
        // 1、查询所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(levelCategorys, 0L);
        // 2、封装数据封装成 map类型  key为 catId,value List<Catelog2Vo>
        Map<String, List<Catelog2Vo>> categoryList = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            // 1、每一个的一级分类，查询到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(levelCategorys, v.getCatId());
            // 2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 1、查询当前二级分类的三级分类vo
                    List<CategoryEntity> categoryEntities1 = getParent_cid(levelCategorys, l2.getCatId());
                    if (categoryEntities1 != null) {
                        // 2、分装成指定格式
                        List<Catelog2Vo.catelog3Vo> catelog3VoList = categoryEntities1.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        // 3、设置分类数据
                        catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3VoList);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        return categoryList;
    }

    /**
     * 使用redis作为缓存
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonAndRedis() {
        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDB = getDataFromDB();
        return dataFromDB;
    }

    /**
     * 测试：使用redis作为缓存，并加上分布式锁（由redisson实现）
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonAndRedissson() {
        return getCatelogJsonFromDbWithRedissonLock();
    }

    /**
     * 测试：使用redis作为缓存，并加上分布式锁（通过redis编写）
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonAndRedisLock() {
        return getCatelogJsonFromDbWithRedisLock();
    }

    /**
     * TODO 产生堆外内存溢出 OutOfDirectMemoryError
     * 1、SpringBoot2.0以后默认使用 Lettuce作为操作redis的客户端，它使用 netty进行网络通信
     * 2、lettuce 的bug导致netty堆外内存溢出，-Xmx300m netty 如果没有指定堆内存移除，默认使用 -Xmx300m
     * 可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory 进行设置
     * 解决方案 不能使用 -Dio.netty.maxDirectMemory调大内存
     * 1、升级 lettuce客户端，2、 切换使用jedis
     * redisTemplate:
     * lettuce、jedis 操作redis的底层客户端，Spring再次封装
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson2() {
        /**
         * 1、空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2、设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
         * 3、加锁：解决缓存击穿
         */
        // 给缓存中放 json 字符串、拿出的是 json 字符串，还要逆转为能用的对象类型【序列化和反序列化】
        // 1、加入缓存逻辑，缓存中放的数据是 json 字符串
        // JSON 跨语言，跨平台兼容
        String catelogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catelogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catelogJSON)) { //redis中数据为空需要查询数据库才能拿到数据
            System.out.println("缓存不命中。。。查询数据库");
            // 2、缓存没有，从数据库中查询
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catelogJsonFromDb = getCatelogJsonFromDbWithRedissonLock();
            return catelogJsonFromDb;
        }
        // 缓存中有数据，拿到后直接返回
        System.out.println("缓存命中。。。。直接返回");
        // 转换为我们指定的对象
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catelogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });
        return result;
    }

    /**
     * 分布式锁保证数据一致性
     * 优点：调用redisson提供的api就能完成功能
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDbWithRedissonLock() {
        /**
         * redisson中的分布式锁有点类似于 Java中的JUC lock上锁，别的线程就不能进去，只有unlock解锁后，其他线程才能进去
         */
        // 1、锁的名字，锁的粒度，越细越快
        RLock lock = redission.getLock("CatelogJson-lock");
        lock.lock(); //上传
        Map<String,List<Catelog2Vo>> dataFromDb; //准备要返回的数据
        try {
            // 查询数据库
            dataFromDb = getDataFromDB();
        } finally {
            // 解锁
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }

    /**
     * redis实现分布式锁
     * 缺点：比较复杂，需要自己处理太多东西
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDbWithRedisLock() {

      

   /*     // 1、占分布式锁，去 redis占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功.....");
            // 加锁成功...执行业务
            // 2、设置过期时间。必须和加锁是同步，原子的
            Map<String,List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDB();
            } finally {
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                //删除锁
                Long lock1 = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
            return dataFromDb;
        } else {
            //加锁失败 重试
            //休眠100毫秒重试
            System.out.println("获取分布式锁失败");
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //自旋的方式
            return getCatelogJsonFromDbWithRedisLock();
        }
*/
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        // 设置值同时设置过期时间
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock",uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功");
            // 加锁成功..执行业务
            // 设置过期时间,必须和加锁是同步的，原子的
//            redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS); // 设置过期时间
            Map<String,List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
//            String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if (lockValue.equals(uuid)) {
//                // 删除我自己的锁
//                redisTemplate.delete("lock"); // 删除锁
//            }
            try {
                dataFromDb = getDataFromDB(); //查询数据库
            } finally {
                // 使用脚本方式来进行删除
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                // 执行脚本删除锁
                Long lock1 = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class),
                        Arrays.asList("lock"),
                        uuid);
            }
            return dataFromDb;
        } else {
            // 加锁失败，重试 synchronized()
            // 休眠200ms重试
            System.out.println("获取分布式锁失败，等待重试");
            try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            return getCatelogJsonFromDbWithRedisLock();
        }
    }

    /**
     * 从数据库中查询出分类数据
     * @return
     */
    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDB() {
        // 得到锁后，我们应该再去查询redis中是否有数据，如果没有数据在进行数据库查询
        String catelogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catelogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catelogJSON)) { // redis中有数据直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catelogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库....");

        //=====================================业务操作============================================
        List<CategoryEntity> levelCategorys = baseMapper.selectList(null);
        // 1、查询所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(levelCategorys, 0L);
        // 2、封装数据封装成 map类型  key为 catId,value List<Catelog2Vo>
        Map<String, List<Catelog2Vo>> categoryList = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            // 1、每一个的一级分类，查询到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(levelCategorys, v.getCatId());
            // 2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 1、查询当前二级分类的三级分类vo
                    List<CategoryEntity> categoryEntities1 = getParent_cid(levelCategorys, l2.getCatId());
                    if (categoryEntities1 != null) {
                        // 2、分装成指定格式
                        List<Catelog2Vo.catelog3Vo> catelog3VoList = categoryEntities1.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        // 3、设置分类数据
                        catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3VoList);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        //=====================================业务操作============================================

        // 3、查询到数据，将数据转成 JSON 后放入缓存中
        String s = JSON.toJSONString(categoryList);
        redisTemplate.opsForValue().set("catelogJSON", s); //存入redis中
        // 2、封装数据
        return categoryList;
    }

    /**
     * 从数据库查询并封装分类数据
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDbWithLocalLock() {
        /**
         * 1、将数据库的多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> levelCategorys = baseMapper.selectList(null);
        // TODO 本地锁 synchronized,JUC(LOCK)，在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            // 得到锁后，查询redis中是否有该数据
            String catelogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catelogJSON");
            if (!StringUtils.isEmpty(catelogJSON)) { // redis中有数据直接返回
                Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catelogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
                });
                return result;
            }
            // redis中没有数据库进行查询数据库
            System.out.println("查询了数据库....");
            //=====================================业务操作============================================
            // 1、查询所有1级分类
            List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(levelCategorys, 0L);

            // 2、封装数据封装成 map类型  key为 catId,value List<Catelog2Vo>
            Map<String, List<Catelog2Vo>> categoryList = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
                // 1、每一个的一级分类，查询到这个一级分类的二级分类
                List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(levelCategorys, v.getCatId());
                // 2、封装上面的结果
                List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                if (categoryEntities != null) {
                    catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                        Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                        // 1、查询当前二级分类的三级分类vo
                        List<CategoryEntity> categoryEntities1 = getParent_cid(levelCategorys, l2.getCatId());
                        if (categoryEntities1 != null) {
                            // 2、分装成指定格式
                            List<Catelog2Vo.catelog3Vo> catelog3VoList = categoryEntities1.stream().map(l3 -> {
                                Catelog2Vo.catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                                return catelog3Vo;
                            }).collect(Collectors.toList());
                            // 3、设置分类数据
                            catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3VoList);
                        }
                        return catelog2Vo;
                    }).collect(Collectors.toList());
                }
                return catelog2Vos;
            }));
            //=====================================业务操作============================================
            // 3、查询到数据，将数据转成 JSON 后放入缓存中
            String s = JSON.toJSONString(categoryList); //转成json
            redisTemplate.opsForValue().set("catelogJSON", s); // 保存到redis中
            // 2、封装数据
            return categoryList;
        }
    }

    /**
     * 递归查找
     * @param catelogId 三级分类的id
     * @param paths     路径
     * @return
     */
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        // 1、收集当前节点id
        paths.add(catelogId);
        // 2、通过分类 id 查询到 Category 对象
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        // 3、如果不是根节点 就一直递归下去查找
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    /**
     * 递归查询子分类
     *
     * @param root 当前category对象
     * @param all  全部分类数据
     * @return
     */
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        List<CategoryEntity> collect = all.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid() == root.getCatId();
        }).map(menu -> {
            // 1、递归遍历菜单
            menu.setChildren(getChildrens(menu, all));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            // 2、菜单排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }

    /**
     * 查询子分类
     * @param levelCategorys
     * @param parent_cid
     * @return
     */
    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> levelCategorys, Long parent_cid) {
        List<CategoryEntity> categoryEntities = levelCategorys.stream().filter(item -> {
            return item.getParentCid() == parent_cid;
        }).collect(Collectors.toList());
        return categoryEntities;
    }

}